ビヨンドウェブの１分ピッチ | 私たちが解決する課題

起点

AI技術が進化し、多くの企業が生成AIや分析ツールを活用するようになりました。

しかし中小・中堅企業では、自社のデータが少なく、AIを使っても自社に特化した成果が出にくいという課題があります。

AIを使う側ではなく、AIに学ばせる側になるための基盤づくりが求められています。

解決する課題

多くの企業のマーケティング、営業管理、販売管理は別々のシステムに依存しており、

顧客の行動データ、商談履歴、見積履歴、購買履歴といった統合された情報が自社に蓄積されないことが少なくありません。

つまり、マーケティングや日々の営業・販売活動で得られる「顧客理解の資産化」が難しい状態です。

結果として、AI活用のスタートラインである「自社データによる学習」が始められません。

課題へのアプローチ

ここでは、AI活用の課題を解決するための具体的なアプローチを紹介します。

段階的な導入と拡張

自社にとって最も価値のあるモジュールから始めます。

• EC: 販売だけでなく、提案・営業に活用可能なECサイト構築。

• WEB EDI: 受発注業務の効率化。

• CMS: コンテンツ管理システムを用いた顧客エンゲージメントの向上。

• CRM: 顧客管理を通じた長期的な関係構築。

• FAQシステム: 自動化されたカスタマーサポートの構築。

データ活用設計

データこそがAI活用のカギです。

• ECならば、アクセスログや顧客行動を徹底的に分析することで、新たなインサイトを得ることができます。

• CRMの場合、営業活動履歴と販売履歴を連携し、時間軸で観察することで、これまでに気づかなかったビジネス機会を発見することができます。

運用開始とPDCAサイクル

運用段階では、マーケティング活動や営業活動を通じてデータを収集し、PDCAサイクルを活用して継続的に改善を行います。運用サイクルは以下のステップで行われます:

1. 計画(Plan): データに基づいた施策を計画。

2. 実行(Do): 計画した施策を実行。

3. 確認(Check): 結果を確認し、データを分析。

4. 改善(Act): 分析結果を踏まえた改善策を実行。

自動化による効率化

ルーチン作業の自動化は、業務効率を大幅に向上させる手段です。例えば、データ分析のプロセスを自動化することで、データ活用の迅速化が可能になります。

データをアクションに変える

最終的に、蓄積されたデータから得たインサイトを実際のビジネス活動に組み込むことが重要です。このプロセスには、以下のステップが含まれます。

• データ分析に基づいた顧客ターゲティングの強化。

• 新たなマーケットトレンドの予測と対応策の策定。

• 営業戦略の見直しと新しいアプローチの導入。

結論

AIを効果的に活用するには、計画的な導入と戦略的なデータ活用が不可欠です。デジタル変革を積極的に進めることで、中小企業でもAIの恩恵を受けることが可能になるでしょう。企業のビジネスモデルに合わせたAI基盤の構築は、時代の先を行く競争力を生み出します。